12、云计算对服务转型的影响

云计算对服务转型的影响

1. 服务转型策略

服务创新举措涉及新服务“产品”和流程的开发与整合。创新可能源于新的核心利益或新的服务交付系统。通常,以产品为导向的公司会从其原有的核心业务角度设想新服务,以增加整体产品的价值。

1.1 服务类型

  • 产品服务(SSP) :像保修、维护、融资和支持服务等,常被视为产品的无形维度,在销售前后或过程中提供,一般无法实现显著定制,也难以加深客户关系,属于基于交换价值的交易。
  • 服务即产品(SSC) :通过实现价值共创,可独立于产品体验或由产品提供。包括接管客户的维护功能、提供云计算等 IT 服务以及外包设计、制造、库存和履行服务等。这些服务以协作方式将供应商的解决方案与客户的系统和组织相整合,符合服务主导逻辑(SDL),能提供显著差异化,难以被竞争对手模仿,还能为与客户的长期价值共创创造机会。

1.2 解决方案销售

解决方案销售整合了产品和服务,利用核心产品与服务之间的协同效应。它通常属于 SSP 性质,但并非必然如此,是提高服务强度(服务销售额占总销售额的比例)的重要过渡步骤。当服务价值占主导时,解决方案销售策略就成为一种服务创新策略。系统集成商是重要的解决方案提供商类型,更倾向于 SSC,具有解决方案专业化、组件模块化、接口标准化以及多供应商技术、产品、服务和其他资源等优势。

2. 服务转型商业模式

2.1 服务导向商业模式要素

研究人员采用 Chesbrough 的商业模式框架(BMF)开发了基于服务的商

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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